[发明专利]机械学习装置和线圈制造装置有效
申请号: | 201610663524.8 | 申请日: | 2016-08-12 |
公开(公告)号: | CN106558959B | 公开(公告)日: | 2018-02-13 |
发明(设计)人: | 杉本靖典 | 申请(专利权)人: | 发那科株式会社 |
主分类号: | H02K15/04 | 分类号: | H02K15/04 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司11243 | 代理人: | 范胜杰,曹鑫 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 机械 学习 装置 线圈 制造 | ||
技术领域
本发明涉及机械学习装置以及包含这样的机械学习装置的线圈制造装置。
背景技术
如日本特开平8-191029号公报和日本特开平7-75298号公报中公开的,线圈制造装置能够均匀地自动卷绕线材而形成单位线圈(以下有时简称为“线圈”)。所形成的一个单位线圈50,如图5A所示,插入到定子60的一个齿部。并且,如图5B所示,多个单位线圈50被插入配置到定子60的多个齿部。
在单位线圈的制造时,操作者手动将微小的动作条件赋予给线圈制造装置,由此形成单位线圈。此外,图6A和图6B是单位线圈的部分截面放大图。如图6A所示,通过均匀卷绕线材,提高了单位线圈的填充系数,因此提高了具备这样的单位线圈的电动机的转矩。与此相对地,如图6B所示,在未均匀卷绕线圈的情况下,填充系数和转矩降低。
此外,线圈制造装置中包含的卷线机包括工件旋转式卷线机和喷嘴式卷线机。工件旋转式卷线机使绕线管或铁芯相对于喷嘴旋转。此外,喷嘴式卷线机使喷嘴相对于绕线管或铁芯移动。
然而,在现有技术的线圈制造装置中,操作者需要进行试错来手动赋予微小的动作条件,因此花费工夫和工时。
发明内容
本发明是鉴于上述情况而做出的,其目的在于提供一种不需要手动赋予微小的动作条件地,能够最佳地卷绕线圈的机械学习装置、以及具备这样的机械学习装置的线圈制造装置。
为了实现上述目的,根据第一个发明,提供一种机械学习装置,其能够与卷线机通信,学习通过卷线机形成线圈的动作,该机械学习装置具备:状态观测部,其观测由通过所述卷线机形成的线圈的尺寸实际值、电阻实际值、线材使用量以及程序执行时间实际值中的至少一项与通过卷线机的程序指示的所述线圈的尺寸指令值、电阻指令值、匝数指令值、卷绕速度指令值、张力指令值以及所述程序的执行时间指令值中的至少一项构成的状态变量;以及学习部,其将通过所述状态观测部观测到的所述线圈的尺寸实际值、电阻实际值、线材使用量以及程序执行时间实际值中的至少一项,与通过所述状态观测部观测到的所述线圈的尺寸指令值、电阻指令值、匝数指令值、卷绕速度指令值、张力指令值以及所述程序的执行时间指令值中的至少一项关联起来进行学习。
根据第二个发明,在第一个发明中,所述学习部包括:回报计算部,其根据通过所述状态观测部观测到的所述线圈的尺寸实际值、电阻实际值、线材使用量以及程序执行时间实际值中的至少一项来计算回报;以及函数更新部,其根据该回报计算部计算出的回报,更新从当前的所述状态变量中决定所述线圈的尺寸指令值、电阻指令值、匝数指令值、卷绕速度指令值、张力指令值以及所述程序的执行时间指令值中的至少一项的函数。
根据第三个发明,在第一个或第二个发明中,具备:意图决定部,其根据所述学习部的学习结果,从当前的所述状态变量中决定所述线圈的尺寸指令值、电阻指令值、匝数指令值、卷绕速度指令值、张力指令值以及所述程序的执行时间指令值中的至少一项的最佳值。
根据第四个发明,在第一个至第三个中的任一个发明中,在线圈的尺寸实际值、电阻实际值、线材使用量以及程序执行时间实际值在各自的允许范围以内时,所述回报计算部增大回报;在所述允许范围以外时,所述回报计算部减小回报。
根据第五个发明,在第一个至第四个中的任一个发明中,所述学习部利用多层构造来运算通过所述状态观测部观测到的状态变量,实时地更新所述函数。
根据第六个发明,在第一个至第五个中的任一个发明中,使用通过另一个机械学习装置的函数更新部更新后的函数来更新所述函数更新部的所述函数。
根据第七个发明,提供一种具备第一个至第六个中的任一个发明中的机械学习装置的线圈制造装置。
根据附图所示的本发明的典型实施方式的详细说明,可进一步明确本发明的这些以及其他的目的、特征和优点。
附图说明
图1是基于本发明的线圈制造装置的功能框图。
图2是放大地表示机械学习器的图。
图3是表示机械学习器的动作的流程图。
图4是表示程序执行时间与线圈的尺寸等的关系的图。
图5A是表示将一个单元线圈插入到铁芯中的状态的图。
图5B是表示插入了多个单元线圈的铁芯的图。
图6A是单元线圈的第一个部分断面放大图。
图6B是单元线圈的第二个部分断面放大图。
图7是表示神经元的模型的示意图。
图8是表示3层的神经网络模型的示意图。
具体实施方式
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